AD监测系统:C++ Builder与C#下的AD曲线显示解决方案

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0 下载量 192 浏览量 更新于2024-10-05 收藏 1.26MB RAR 举报
资源摘要信息:"AD监测系统" 1. AD监测系统概念:AD监测系统是一种利用模拟-数字转换器(Analog-to-Digital Converter, AD转换器或ADC)采集模拟信号并转换为数字信号的系统。它能够监测并记录模拟信号的数值变化,并将这些变化以曲线形式展示,便于观察和分析。 2. AD监测系统的主要功能与特点:AD监测系统的主要功能是实时监测、记录和展示多个通道(本系统为四个通道)的模拟信号的数字值。系统能够以曲线方式显示每个通道的24位AD值,这意味着它具有较高的精度和分辨率,能够捕获信号的微小变化。系统的显示方式有助于用户观察信号随时间变化的趋势和模式。 3. C++ Builder曲线编程:C++ Builder是一种用于开发跨平台应用程序的集成开发环境(IDE),它使用C++语言。在AD监测系统中,C++ Builder可能被用来开发用户界面,实时绘制曲线图显示各个通道的AD值变化。用户界面需要具备良好的交互性,能够让用户选择查看的通道、设置采样率、调整显示的起始和结束时间等。 4. C# AD曲线绘制技术:C#(读作"C Sharp")是一种由微软开发的面向对象的编程语言。在AD监测系统中,C#可用于编写后端逻辑、数据处理以及在Windows窗体或WPF(Windows Presentation Foundation)应用程序中绘制曲线图。C#提供了丰富的图形库,例如System.Drawing命名空间,可以用于绘制波形图和曲线图。 5. 24位ADC:24位ADC是指其转换数字值的位数为24位,这意味着它可以将模拟信号转换为介于0到2^24-1之间(即16,777,215)的数值。24位ADC通常提供非常高的分辨率和精度,非常适合用于需要高精度测量的应用,如音频设备、科学研究和精密仪器。 6. 多通道数据采集:多通道数据采集指的是同时从多个不同的源(本系统为四个通道)收集数据的能力。在AD监测系统中,每个通道可以代表一个不同的传感器或信号输入。系统需要能够同步或按顺序采集这些通道的数据,并以一种容易理解的方式显示它们。 7. 实时数据处理与显示:实时数据处理与显示是AD监测系统的核心功能。系统必须能够实时处理从ADC接收的数据,并将这些数据以图形的形式立即展示给用户。这通常需要有效的数据缓存机制和高效的图形更新算法,以保证数据的实时性和图形的流畅性。 8. 曲线图的动态更新:在AD监测系统中,曲线图的动态更新意味着曲线会随着新的数据到来而不断刷新和更新。动态更新的曲线图可以帮助用户实时观察到信号的变化,这对于许多需要即时反馈的应用场景至关重要。 9. 用户交互与控制:AD监测系统通常会提供用户交互界面,允许用户对数据采集和显示进行控制。这可能包括启动和停止数据采集、选择显示的通道、调整时间尺度和缩放、设置报警阈值等功能。 10. 应用领域:AD监测系统广泛应用于工业控制、科学研究、医疗监测、环境监测、电子测试等领域。在这些领域中,准确、实时地监测和记录物理量(如温度、压力、声音、光强等)对数据分析和决策制定至关重要。 综上所述,AD监测系统是一个集成了高精度ADC、多通道数据采集、实时数据处理和动态图形显示的技术解决方案。通过C++ Builder和C#等编程语言实现的曲线绘制功能,使用户能够直观地理解和分析信号数据。这种系统在多种专业领域都发挥着重要作用。

class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序,使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量,请用代码表示

2023-06-10 上传